Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor
|
|
- Indra Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra - Faoral experes wh fxed effes radozed oplee lo desg a e odeled as Y = µ + β + τ + ϕ + ( τϕ) + ε =,,, =,,, =,,, To es a effes ad s erao whe as assupos are e s usg he F es (ANVA) Noparaer alerave esg for a effes eda ad erao eda s dsussed hs paper Keywords : faoral, oparaer, eda, a effes ad erao Pedahulua Dala ulsa odel yag dguaa adalah Y = µ + β + τ + ϕ + ( τϕ) + ε dega =,,, =,,, =,,, Bla asus dasar odel dpeuh, aa prosedur sasa paraer dguaa uu egu pegaruh-pegaruh uaa τ da ϕ, sera eras ( τϕ ) Aalss eragaa erupaa prosedur yag epa uu u Uu egu H 0 : τ = τ = = τ lawa H τ τ dguaa sas u : KT( τ )/ KT( ε ) Tola hpoess ol apala KT ( τ )/ KT ( ε ) > F ;( )( ) Uu egu H0 : ϕ = ϕ = = ϕ lawa H ϕ ϕ dguaa sas u : KT( ϕ)/ KT( ε ) Tola hpoess ol apala KT ( ϕ)/ KT ( ε ) > F Sedaga uu ;( )( ) egu H0 :( τϕ) = ( τϕ) = = ( τϕ) lawa H :( ) ( ) τϕ τϕ l l dguaa sas u KT( τϕ)/ KT ( ε ) Tola hpoess ol apala KT( τϕ)/ KT ( ε ) > ( )( );( )( ) F a Aleraf Pegua Tda erpeuhya asus dasar raaga peroaa, seper oralas da ehoogea raga aaupu area sala peguura, egaaa perlu dperayaaya valdas aalss a prosedur daas (prosedur paraer) eap dguaa leh area u, seaga aleraf pegua dapa dguaa prosedur sasa oparaer Meda erupaa salah sau uura peusaa daa, dsapg ea aau raa-raa Uu daa yag da sers, eda leh a uu edsrpsa uura peusaa daa darpada ea leh areaya, seaga aleraf dguaa u eda uu elha pegaruh-pegaruh uaa perlaua aupu erasya Pegua Meda Pegaruh Uaa τ Dala seap lo, ayaya pegaaa yag dguaa uu eghug pegaruh uaa τ ada seaya Sedaga uu seap oas lo β da perlaua ϕ ada seaya pegaruh uaa τ Dega dea, uu pegua eda pegaruh uaa τ perlu dlaua elalu ahapa-ahapa seper eru:
2 78 Sg Nugroho / Jural Grade Vol 3 No Jul 007 : 77-8 Hpoess ol : eda pegaruh uaa τ saa pada ap oas lo β da perlaua ϕ da hpoess adgaya seara uu eyaaa ahwa hpoess ol da ear Kelopoa daa uu elha pegaruh aar perlaua pada ap oas lo β da perlaua ϕ Arya uu ap =,,, da =,,, daa yag delopoa erseu adalah Y, Y,, Y 3 Hug la eda daa Y, Y,, Y uu ap =,,, da =,,, Seu saa ( ) laya dega τ 4 Uu seap la =,,,, hug () ( ) = Ψ ( Y > τ ) yau ayaya = = pegaaa aa perlaua τ pada seap oas lo β da perlaua ϕ yag leh ( ) esar dar la edaya, τ Dega ara yag saa uga dhug esarya ( ) = Ψ( Y τ ) Seaga aaha, = = () + = 5 Hug sas Tτ = () = = = () () = = 6 Tola hpoess ol a > T τ () () ( ) χ, α daa Hpoess ol : eda pegaruh uaa ϕ saa pada ap oas lo β da perlaua τ da hpoess adgaya seara uu eyaaa ahwa hpoess ol da ear Kelopoa daa uu elha pegaruh aar perlaua pada ap oas lo β da perlaua τ Arya uu ap =,,, da =,,, daa yag delopoa erseu adalah Y, Y,, Y 3 Hug la eda daa Y, Y,, Y uu ap =,,, da =,,, Seu saa laya ( ) dega ϕ 4 Hug () ( ) = Ψ ( Y > ϕ ) yau ayaya = = pegaaa aa perlaua ϕ pada seap oas lo β da perlaua τ yag leh esar dar la edaya, ( ) ϕ Dega ara yag saa uga dhug esarya ( ) = Ψ( Y ϕ ) Seaga aaha, = = () + = 5 Hug sas Tϑ = () = = = () () = = 6 Tola hpoess ol a > T ϕ () () ( ) χ, α daa Pegua Meda Pegaruh Uaa ϕ d Pegua Meda Pegaruh Ieras ( τϕ ) Dala seap lo, ayaya pegaaa yag dguaa uu eghug pegaruh uaa ϕ ada seaya Sedaga uu seap oas lo β da perlaua τ ada seaya pegaruh uaa ϕ Dega dea, uu pegua eda pegaruh uaa ϕ perlu dlaua elalu ahapa-ahapa seper eru: Uu pegua eda pegaruh eras ( τϕ ) perlu dlaua elalu ahapa-ahapa seper eru: Hpoess ol : eda pegaruh eras ( τϕ ) saa pada ap lo β da hpoess adgaya seara uu eyaaa ahwa hpoess ol da ear
3 Sg Nugroho / Jural Grade Vol 3 No Jul 007 : Kelopoa daa uu elha pegaruh oas perlaua pada ap lo β Arya uu ap =,,, daa yag delopoa erseu adalah Y, Y,, Y, Y, Y, Y,, Y,, Y 3 Hug la eda daa Y, Y,, Y, Y, Y, Y,, Y,, Y uu ap =,,, () Seu saa laya dega τϕ 4 Hug () ( ) = Ψ > = ( Y τϕ ) yau ayaya pegaaa aa perlaua ( τϕ pada seap oas lo β yag leh esar () dar la edaya, τϕ Dega ara yag saa uga dhug esarya ( ) = Ψ( Y τϕ ) Seaga aaha, = () + = 5 Hug sas () () Tτϑ = ( ) () = = = = = = daa () () = = = 6 Tola hpoess ol a > T τϕ χ( )( ), α ) = () () p ( p) daa p adalah peluag seuah pegaaa erla leh dar la edaya Apala oal ars deahu aau deapa laya, aa seara pas T el fugs epeaa peluag () () L () N a Nau dala praeya, seara a-uadra dega deraa eas - dguaa f Telada Dala peroaa erfaor 4x3 dala raaga aa elopo legap dperoleh daa seper eru : e Seara Esa Sas U Seara uu eu daa freues pegaaa yag leh esar da da leh esar dar eda uu pegua eda dapa dsaa seper eru Seara pas sas T erupaa seara ersyara yag ergaug pada oal ars da oal olo Peluag uu eperoleh oposs daa seper ael () () () a= = () Uu elaua pegua eda pegaruh uaa perlaua peraa (doasa dega Faor τ) dapa dperudah dega eua ael d awah, yag erupaa rasforas ap la daas ead aau 0 Peeua la aau 0 dega egguaa ( ) rera Ψ ( Y > ), daa Ψ erupaa fugs daor τ Hasl dar rasforas daas adalah = = N dega oal olo yag eap adalah
4 80 Sg Nugroho / Jural Grade Vol 3 No Jul 007 : 77-8 Selauya dhug uu ap araf perlaua τ, ayaya pegaaa yag leh esar (da uga yag leh el aau saa dega) edaya: Faor τ 3 4 >ed <=ed Dega dea, () () Tτ = ( ) 3,8 = () = = = Nla peluagya dapa dhug dega fugs pada Mrosof Exel salya, hds(3,8;3) = 0,003 Dega dea eda pegaruh uaa τ ereda seara sgfa pada araf %, area la-p aau la sgfas pegua (0,003) leh el dar araf peguaya (0,00) Selauya, uu elaua pegua eda pegaruh uaa perlaua edua (doasa dega Faor ϕ) dapa dperudah dega eua ael d awah, dega ara yag saa seper daas, yag erupaa rasforas ap la daas ead aau 0 Peeua la aau 0 dega egguaa rera ( ) Ψ ( Y > ) ϕ Dega dea, () () Tϑ = ( ) = 4,63 () = = = Nla peluagya dapa dhug dega fugs pada Mrosof Exel salya, hds(4,63;) = 0,00 Dega dea eda pegaruh uaa ϕ ereda seara sgfa pada araf % Ahrya, uu pegua pegaruh eras dperoleh ael rasforasya seper eru Dega ara yag saa seper prosedur perhuga pegaruh uaa τ da ϕ dperoleh Hasl dar rasforas daas adalah Dega egguaa sas u Tτϑ = () = = = = = = () () ( ) Selauya dhug uu ap araf perlaua ϕ, ayaya pegaaa yag leh esar (da uga yag leh el aau saa dega) edaya: Faor ϕ 3 >ed <=ed Nla dar sas adalah 0, dega dea hds(0;6) =,000 I erar ahwa da erdapa eras aara pegaruh uaa τ da θ erhadap eda Dafar Pusaa [] Coover, WJ, 97, Praal Noparaer Sass Wley Ieraoal Edo, Joh Wley & Sos New Yor NY
5 Sg Nugroho / Jural Grade Vol 3 No Jul 007 : [] Gos, JD, 985, Noparaer Sasal Iferee d ed Revsed ad Exeded Marel Deer, I New Yor NY [3] Radles RH, ad DA Wolfe, 979, Iroduo o he Theory of Noparaer Sass, Joh Wley & Sos New Yor
BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciFungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciPENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
Lebih terperinciBAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA
BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas
Lebih terperinciProsiding Statistika ISSN:
Prosdg Sasa ISSN: 460-6456 Aalss Kovaras dalam Desa Peguura Berulag u Megevaluas Efe Perlaua Puu erhada Produs Taama Teh Aalyss of Covarace Reeaed Measureme Desgs o Evaluae Treame Effecs o Tea Produco
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,
Lebih terperinciMODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS
MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS Zuhera Rusa,Beya Kusuopuro 2, Beawa Wdaa 3. Fauas MIPA, Jurusa Maeaa,Uversas Idoesa 2. Fauas Iu Kopuer, Uversas Idoesa. 3. Laboraoru Kopuas Ieeesa,
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciAnalisis Regresi dan Korelasi
Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: INTERVAL KONFIDENSI SPLINE KUADRAT
PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAISIA UNIVERSIAS DIPONEGORO 0 ISBN: 978-979-097-4-4 INERVAL ONFIDENSI SPLINE UADRA DENGAN PENDEAAN PIVOAL QUANIY Rowa Dafl Saraamual I Noma Budaara ) Mahasswa Magser Jurusa
Lebih terperinciBAB IV ANALISA PERANCANGAN BCSU BERDASARKAN HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI RANGKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN MULTISIM
BAB IV ANALISA PERANCANGAN BCSU BERDASARKAN HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI RANGKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN MULTISIM Analisa perancangan erdasarkan hasil simulasi dan pengukuran rangkaian, dimaksudkan unuk
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciPROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX
POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciKeywords : Design of Experiment, ANOVA Clasic, RAKL, RAKTLS
ESTIMASI PARAMETER PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK SIMETRIS DAN TAK LENGKAP SEIMBANG Arniwai 1, Raupong 2, Anisa 3 Program sudi Saisika, Deparemen Maemaika, FMIPA, Universias Hasanuddin arniwai.sa@gmail.com
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval
Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara rudho@saff.usd.ac.d Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam
Lebih terperinciLAMPIRAN I GREEK ALPHABET
LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciCOMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)
COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciMODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciUntuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt
LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciPERGESERAN KELAS-PANJANG DAN LENGTH-WEIGHT
PERGESERAN KELAS-PANJANG DAN LENGTH-WEIGHT I. Pergeseran Kelas-Panjang Model perumuhan panjang (formula vbgf) isa diduga jika kia mempunyai panjang ikan, L, pada eragai umur,, yang ereda. Pendugaan umur
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciKuliah 9 Filter Digital
TEKNIK PENGOLAHAN ISYARAT DIGITAL Kuliah 9 Filter Digital Idah Susilawati, S.T.,.Eg. Progra Studi Tei Eletro Progra Studi Tei Iforatia Faultas Tei da Ilu Koputer Uiversitas ercu Buaa Yogaarta 9 Kuliah
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN ARPS DAN METODE TABEL
BAB III ERSAMAAN ARS DAN METODE TABEL 3. ersamaan Ars Meoda decline curve analysis (analisis enurunan kurva) meruakan suau meode yang sering digunakan unuk mengesimasi erhiungan cadangan yang daa diamil
Lebih terperinciSpektrum Gstar(1;1) Institut Teknologi Bandung, Bandung 3) Kelompok Keahlian Analisis dan Geometri, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Sperum Gar(;) uug urhaya,4), Udaa Seera Paarbu ), Dudug Muhally Ham ), da O ewa 3) ) Kelompo Keahla Saa, Faula Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam, Iu Teolog Badug, Badug ) Kelompo Keahla Ideraa da Sa Iforma
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Mengumpulkan Daa (Selec Proses pengumpulan daa merupakan ahap perama dari ahap-ahap peningkaan proses erkesinamungan (Coninuous Process Improvemen / CPI dengan menggunakan
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE
ISS: 339-54 JURAL GAUSSIA Volue 3 oor Tahu 04 Halaa 93-0 Ole d: http://eoural-sudpacd/dephp/gaussa AALISIS IFLASI KOTA SEMARAG MEGGUAKA METODE REGRESI O PARAMETRIK B-SPLIE Alvta Racha Dev Moch Adul Mud
Lebih terperinciMODUL 4 STRUKTUR BAJA 1. S e s i 6 Batang Tekan (Compression Member) Dosen Pengasuh : Ir. Thamrin Nasution
STRUKTUR BAJA MODUL 4 S e s i 6 Baang Tekan (Compression Memer) Maeri Pemelajaran : 0. Sailias Baang Tekan Berdasarkan PPBBI 984.. Ukuran Minimum Profil.. Prarencana Ukuran Penampang Profil Tunggal Dan
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
Lebih terperinciBAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR
15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk
Lebih terperinciMaximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson
Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM
Lebih terperinciCADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala
Lebih terperinciSEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING
SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ)
hp://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi OPSI Jurnal Opimasi Sisem Indusri ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ) Ahmad Muhsin, Ichsan Syarafi Jurusan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Analisa Haronik Elevasi pasang suru adalah penulahan dari beberapa konsana pasang suru dan fakor eeorologis yang diasusikan konsan, seperi diunukkan pada persaaan beriku:
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
A 2 LANDASAN TEORI 2. Model Regres Nonparaer Analss regres dala sasa erupaan salah sau eode unu enenuan hubungan sebab aba anara sau varabel dengan varabel yang lan elalu pengaaan ecenderungan pola hubungan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Persoala utaa yag dhadap oleh seorag aaer atau pegabl eputusa adalah bagaaa egaloasa suatu suber yag terbatas datara berbaga atvtas atau proye Progra lear adalah suatu etode yag dapat
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciPERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113
PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Peremua 3 Oule: Meode Peramala: Expoeal Smoohg (Sgle) Double Expoeal Smoohg Wer s Mehod for Seasoal Problems Error Forecas MAD, MSE, MAPE, MFE aau Bas Referes:
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciStudi Pemilihan Konsep Manajemen Perawatan Kapal-Kapal T I AL Berdasarkan Kriteria Kualitatif Dengan Metode Fuzzy
Sud Pemlha Kosep Maajeme Perawaa Kapal-Kapal I AL Berdasara Krera Kualaf Dega Meode Fuzzy Yaf D.K ), Agug Seyawa ), Keu Budha A 3) ) Mahasswa S3 Program Pasca Sarjaa eolog Kelaua IS ) Mahasswa S Jurusa
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciIntegral Mcshane Fungsi Bernilai Banach
ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinci